The influence and mechanism of national big data comprehensive pilot zone on urban environmental pollution: Causal inference based on double machine learning
XIE Si, FANG Kelei · 资源科学 · 2024
【目的】国家大数据综合试验区建设是推动环境保护数据化与科学化的重要方式，本文旨在研究试验区建设如何影响环境污染，为充分释放试验区的政策效能，助推绿色发展提供理论依据。【方法】利用2010—2020年中国地级市面板数据，在测算274个地级市的环境污染综合指数的基础上，以“国家大数据综合试验区”（以下简称试验区）建设为准自然实验，运用双重机器学习探究国家大数据综合试验区对城市环境污染的影响与作用机制，及其异质性特征。【结果】①试验区能够显著降低所在城市的环境污染，在样本缩尾、改变样本分割比例、改变机器学习算法等一系列稳健性检验后，该结论仍成立。②试验区能够通过绿色技术创新、人力资本以及环境规制3条路径，对城市环境污染产生间接抑制作用。③在异质性方面，试验区在非资源型城市、中心城市以及较高污染城市具有显著降低城市环境污染的作用。【结论】因此，应强化顶层设计，充分利用试验区推动环保发展；要因地制宜，实施差异化发展战略；发挥绿色技术创新、人力资本与环境规制的关键作用，减轻环境负担。